抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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それは,ネットワークが基本的データオブジェクトとして機能する多重ネットワークデータのサンプルを収集するための現代科学と工学における科学者にとってますます一般的実践になった。多重ネットワークデータの普及率は,ネットワーク母集団の推論問題を扱うことができるモデルと理論の開発を要求する。本研究では,ネットワークの2つのサンプルの分布を区別するために,ネットワークの仮説試験のための一般的手順を提案した。大規模で疎なネットワークに関するテストを実行することができる非常に一般的なフレームワークを考察した。著者らの貢献は2倍である。1)一般化Wigner行列の特異値に基づく試験統計量を提案した。統計の漸近ヌル分布は,ノードの数が無限になる傾向があるので,Tracy-Widem分布に従うことを示した。また,テストは,代替の下で1つに通じる電力で漸近的電力保証を与える。(2)試験手順を動的ネットワークにおける変化点検出に適応し,変化点の検出において一致することを証明した。理論的保証に加えて,この適応手順のもう一つの魅力的特徴は,時間によって変化できる閾値を選択するための原理的で単純な方法を提供することである。大規模なシミュレーション研究と実際のデータ解析は,競争者による著者らの手順の優れた性能を示した。【JST・京大機械翻訳】
